植被参数反演用统计方法找出反演森林年龄胸径书高密度遥感变量的python代码

植被参数反演，尤其是森林年龄、胸径、高度等信息的提取，通常涉及使用统计建模和机器学习方法。Python提供了一系列强大的库，比如Scikit-Learn用于回归和机器学习，以及Rasterio和Pandas处理遥感数据。以下是一个简化示例，展示如何使用Python进行植被参数的初步反演：

# 导入所需的库
import rasterio
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载遥感数据和标签数据
def load_data(raster_file, labels_file):
    with rasterio.open(raster_file) as src:
        bands = src.read()
    labels = pd.read_csv(labels_file)
    
    # 将遥感数据和标签转换成适合模型的格式
    X = bands.reshape(-1, bands.shape[-1])  # 假设bands的最后一维是特征
    y = labels[['age', 'diameter', 'height']]  # 标签数据通常是DataFrame
    
    return X, y

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 初始化随机森林回归器
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_regressor.fit(X_train, y_train.values.ravel())

# 对测试集进行预测
predictions = rf_regressor.predict(X_test)

# 评估模型性能
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse_age = mean_squared_error(y_test['age'], predictions[:, 0])
mse_diam = mean_squared_error(y_test['diameter'], predictions[:, 1])
mse_height = mean_squared_error(y_test['height'], predictions[:, 2])

r2_age, r2_diam, r2_height = r2_score(y_test[['age', 'diameter', 'height']], predictions, multioutput='raw_values')

# 打印相关指标
print(f"Age MSE: {mse_age}, R^2: {r2_age}")
print(f"Diameter MSE: {mse_diam}, R^2: {r2_diam}")
print(f"Height MSE: {mse_height}, R^2: {r2_height}")

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要数据预处理、特征工程和更复杂的模型调整。同时，对于遥感数据，可能会涉及到空间相关性的处理，例如使用光谱聚类或地理距离权重。